随着电力系统智能化水平的不断提升，区域电网电能质量的优化已成为保障电网安全稳定运行的关键。物联网技术通过实时采集电网中各节点的电压、电流、频率等关键数据，并结合传感器网络实现全面监测，为电能质量的综合分析与调控提供了有力支撑。在此基础上，人工智能技术凭借其强大的数据处理与模式识别能力，可以对海量电能质量数据进行深度挖掘，识别潜在的电能质量问题，并预测未来趋势。
该研究聚焦于物联网与人工智能在网络技术层面的深度融合，构建了涵盖数据感知、传输、处理与决策的区域电网电能质量优化系统。系统通过物联网技术实现电能量数据的实时采集与传输，利用人工智能算法对数据进行智能分析，识别电能质量异常，如电压波动、谐波干扰等，并自动生成优化策略。具体而言，人工智能模型如深度学习与强化学习，能够根据历史数据与实时反馈，动态调整电网运行参数，优化电能分配，从而提升区域电网的稳定性与可靠性。
该技术研究还强调了网络技术在系统集成中的重要性。通过高效的通信网络协议与边缘计算技术，实现了数据的低延迟传输与分布式处理，确保优化策略的快速响应与执行。随着5G和未来网络技术的进一步发展，该综合优化技术有望在更大范围的电网中推广应用，推动电力系统向智能化、高效化方向迈进。基于物联网与人工智能的区域电网电能质量综合优化网络技术研究，不仅提升了电网运行效率，也为构建可持续的智能电网提供了重要技术支撑。
